ESTIMATING MARKET RISK BY QUANTILE REGRESSION
FABRIS, Julio Eduardo
En:
Revista de Investigación en Modelos Financieros; Vol. 1 (2015): Revista de Investigación en Modelos Financieros; 86-102
Editor:
Centro de Investigación en Métodos Cuantitativos Aplicados a la Economía y la Gestión (CMA)
Fecha:
2015-07-07
Tipo de documento:
info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Formato:
application/pdf
Idioma:
spa
Contenido:
The Value at Risk (VaR) has become a standard for measuring the risk of a portfolio of assets. Its simplicity and dissemination have positioned VaR as a privileged measure of market risk.
However the problem of its estimation is still a matter of debate. There are a variety of models that produce very different estimates of market risk for the same portfolio and there is no consensus regarding their evaluation.
In this paper we used a relatively new method for estimating VaR, called CAViaR (Autoregressive Conditional Value at Risk), developed by Engle and Manganelli. The CAViaR method is compared with thetraditional method developed by J.P. Morgan called RiskMetrics and with Garch models. For benchmarking we use a traditional backtesting. The series on which the exercise is performed is the Merval index of the Mercado de Valores de Buenos Aires - El Valor a Riesgo se ha constituido en un estándar para la medición del riesgo de una cartera de activos. Su sencillez y difusión lo han posicionado en un lugar de privilegio cuando de evaluar riesgo de mercado se trata.
Sin embargo el problema de su estimación todavía es un tema debatido. Existe una gran variedad de modelos que producen estimaciones muy diferentes del riesgo de mercado para el mismo portafolio y no hay un consenso establecido encuanto a la evaluación de los mismos.
En estetrabajose explora un método relativamente novedoso de estimación del VaR, denominado CAViaR (Conditional Autoregressive Value at Risk) desarrollado por Engle y Manganelliy se lo compara con el método tradicional desarrollado por J. P. Morgan denominado Riskmetrics ™ así como con otros métodos.
Para la evaluación comparativa se realiza un tradicional backtesting.La serie sobre la que se realiza el ejercicio es la del índice Merval del Mercado de Valores de Buenos Aires.
Identificador(es):
ISSN 2250-687X (impreso)
ISSN 2250-6861 (en línea)
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Cita bibliográfica:
FABRIS, Julio Eduardo (2015-07-07). ESTIMATING MARKET RISK BY QUANTILE REGRESSION. (info:eu-repo/semantics/article). En: Revista de Investigación en Modelos Financieros; Vol. 1 (2015): Revista de Investigación en Modelos Financieros; 86-102. Centro de Investigación en Métodos Cuantitativos Aplicados a la Economía y la Gestión (CMA) [consultado: ] Disponible en el Repositorio Digital Institucional de la Universidad de Buenos Aires: <>